Sora对AI算力市场影响专家交流纪要

Sora对AI算力市场影响专家交流纪要2024-03-02要点1.Sora对AI算力 市场的深远影响AI算力需求：随着海外人工智能产业的迅速发展，春节后国内对AI算力的关注度显著上升。企业开始围绕AI模型推广平台及高性能计算基础进行布局。 柏云公司战略：作为云计算公司，柏云转型致力于AI，提供高效资源调度和GPU利用方案，并探索AI基础设施领域。 市场对算力需求：去年大模型发布前算力供应过剩，模型发布后算力市场需求快速增长，产生紧张状态；国产算力卡性能正在赶超，客户开始延迟采购高价显卡，转向国产替代产品。2.Sora演进与行业影响视频算力需求与文本相比：视频处理所需参数量小于文本，但数据处理 尺度大，目前单段视频生成最长60秒，与算力处理能力相关AI在多领域提升效率：华为’盘古’大模型在气象领域提升算法效率约7倍，同类大模型被广泛应用，替代小型、专业模型，推动行业进步大模型在科研等领域存在解释性差和成本高问题，提升精度需增算力或数据，但速度优化显著3.华为升腾与曙光展望Ascend910B的性能评价：多数客户对华为Ascend910B的测试结果表示满意，性能接近或达到NVIDIAA100的80%-90%。但双精度不支 持，在某些应用场景要额外的转换步骤。 华为AI生态面临的挑战：产能紧张导致供货周期长。API的兼容性较弱，转移旧代码至华为生态成本高、周期长，生态封闭性相对其他竞争者更高。 其他AI芯片厂商状况：曙光产品兼容性较好，性价比优，并拥有一定产能。其他厂商如天主之心 、寒武纪等产能较低，应用模型匹配度和兼容性相对差。 4.探讨Sora对AI算力生态影响AI算力领域消费者面临选择时，倾向于选择兼容性较好的中立厂商，以避免被绑定在特定品牌上。 推理环节在AI应用中关注度不高，但其稳定性对服务质量至关重要，这是业界的关注焦点之一。华为鲲鹏生态系统发展迅速，在国内市场取得显 著成就，其软件生态对自家产品的支持优于竞品。 5.国内算力基建与运营格局探讨国内计算中心建设主要由政府主导，投资规模大，多为重资产类型。后续运营通常采取租用模式，之前销售和资源开通存在痛点；现在有自动化系统，但仍存粗放运营。 企业建设的计算中心规模相对较小，运营管理更精细，涉及算力调度和计费系统建设；市场形势变化时也会考虑构建运营系统。 国内算力芯片标准不统一，实际遵循行业潜规则以英伟达的API标准为主，因其算子库质量高且被广泛接受。 6.挑战与潜能并存关于寒武纪590和海光深算三号，专家们尚未接触过寒武纪590，对其难以做出评价。 海光曙光公司最近推出的K系列，自称性能可与NVIDIA的A100持平，但尚缺乏客户评测报告 。海光曙光的产品支持双精度计算，这对模型开发厂家而言可能降低难度，提高运行效果。Q&AQ：在处理视频和文本方面，算力需求有哪些差异？当前市场对算力的需求趋势如何？ A：处理视频相比文本，尽管参数量小，但视频数据的持续性和处理时长使得算力需求更大。一个显著的例子是目前产生的视频通常限制在60秒内。市场对算力的需求是在不断增长的，这一需求不仅 影响了硬件厂家，也影响了从AI基础软件、模型制造商到应用开发商甚至业务层的各类工作者，整个生态系统都在快速演进中。 Q：随着AI技术的发展，超算领域有哪些变化？大型AI模型对行业的影响及其效率问题如何？ A：原本超算主要用于科学计算、数值计算、气象数据处理等，但随着AI技术的发展，使用大型AI 模型如华为的盘古大模型已经对这些领域产生影响，其效率的提升非常显著，比如气象预测从原先五天缩短至一天。然而，大型AI模型有解释性欠佳的问题，其得出的近似解的精确性提升需要更高的算力或者数据量，相应的成本也较高。 Q：华为生成的芯片与英伟达芯片相比，在客户接受度、性能、成本等方面处于怎样的水平？A：对于华为生产的芯片与英伟达芯片的比较，客户的接受度等情况没有提供确切的数据。讨论中并未给出具体的性能指标或成本比较。 Q：Sora对AI基础设施（算力）带来了哪些影响？A：从我们了解的客户自己测试情况来看，普遍对华为升腾的910B型号测试结果比较满意。910B相比之前的国产卡有明显的性能提升，可能达到80-90%，和英伟达V100相比，甚 至能持平。尽管910B在某些大模型的计算场景下不支持双精度计算，需要进行转换才能在单精度下运行，这会增加一些复杂性。 Q：华为和其他国产算力供应商在生态、产能以及兼容性方面的现状如何？A：华为的算力产品因与其手机芯片共用7纳米技术，其产能相当紧张，通常交付周期超过三个月 。其生态兼容性相对薄弱，软件开发成本和周期较大。华为的盘古与星火模型与自家芯片兼容性好，但应用于其他大模型效果较差，可能会引起客户的顾虑。曙光相对华为而言，其生态开放性好，已有一定产能输出。海光、天主之心、寒武纪和木樨等其他品牌当前在产能和API兼容性上相比曙光有所 不足。特别是寒武纪主要适用于推理阶段，而在训练阶段与算子库的差距较大。Q：现在市场对国产芯片的采购规模如何？ A：目前，除了华为的910B外，像曙光的产品在推理方向的应用相当广泛，但大模型方面仍然相对弱。至于其他供应商，多数用于推理阶段。国产化芯片的需求正在上升，尤其在讯飞和电信等领 域已经看到批量采购的案例。Q：异构算力环境下的挑战如何解决？ A：在异构算力中心的部署已经比较常见，主要被政府主导的智能算力中心采用。虽然目前模型训练环节存在挑战，特别是算力切分和任务编排的复杂性，多数研究和开发单位都会将训练任务分配到同一种GPU上。在推理阶段，通过编译器优化和二进制文件输出可以解决兼容性问题。Q：AI基础设施层面有哪些机遇和挑战？A：AI基础设施主要分为：数据处理、模型算法开发、训练和推理。其中训练部分备受关注，因为它直接决定了模型效果的质量。行业正在向专业化的服务转型，其中模型定制和私有化训练需求逐渐增加。轻量化的训练平台以及与GPU资源池化管理的结合为客户提供了更适合私有化部署的解决方 案。 Q：客户选择算力产品时面临的考虑因素有哪些？选择大厂如阿里、百度、华为的算力产品会有哪些顾虑？ A：客户在选择算力产品时，一个主要的考虑因素是模型的兼容性。如果客户选择了大厂如阿里、百度、华为等的算力产品，他们通常会担心绑定在一个厂家上而导致不能兼容其他厂家的模型。例如，若选择了阿里的模型，那么运行百度或华为的模型可能会遇到困难，因此他们可能会倾向选择 一些中立厂家的产品，以期获得更好的兼容性。Q：对于推理环节中算力的使用有何看法？哪些问题需要关注？ A：在推理环节，算力的使用变得相当灵活且多样。为了兼容尽可能多的不同类型的硬件，像我们这种提供服务的公司会做大量不同类型的卡片（比如KD卡）的兼容工作。推理服务的稳定性是我们非 常关注的问题，我们需要通过引入缓存、中间件、向量数据库等工程化的手段来提升服务效率和性能，并提高抗高并发和大访问量冲击的能力。实际上，即使是OpenAI这样的公司，其对外服务 的稳定性也存在一定的问题，他们的服务中约有15%左右出现异常，这说明服务稳定性的提升是推理环节中需要重点关注的问题。 Q：关于华为鲲鹏生态的现状及其生态建设速度的判断，以及与升腾生态的比较？A：华为的鲲鹏生态已经发展到一个相对成熟的阶段。初始时期信任度不高，但目前在国内出货量已经非常大，已经成为主流之一。鲲鹏生态主要是围绕华为自推的操作系统欧拉来建设，目前的生态非常开放，而且未来可能欧拉会替代国内其他Linux内核操作系统。华为竭力推广自家软件生态，比 如高斯数据库和HCS云服务在鲲鹏产品上的性能提升显著，相比英特尔产品能有10%到20%的 性能提升。至于升腾生态，目前尚不如鲲鹏开放，模型方面官方主要支持的是华为的“星火”和“盘古大模型”。 尽管目前对其他模型的支持有限，但这可能是由于华为并未强推，以及其他厂商适配工作量大、投入较多资源不现实的双重因素导致的。二者的发展速度很难准确比较，但可以观察到华为在推广自家生态上的决心和所采取的措施。Q：当前国内在建设计算中心方面的主体是谁？相关的建设规模如何？是否有专门的负责单位在进行算力芯片网络组网？A：目前在我国建设计算中心主要以政府主导较多，包括市级和省级政府的投资。这些计算中心的规模通常都比较大，算力往往在500P及以上，且配备上千张算力卡。在运营模式方面，基本是对外租 用。在另一方面，一些国企、央企及金融型企业也会增加自己数据中心的计算能力，通常规模较小，可能针对内部做精调或小规模尝试使用。至于算力芯片组网方面，当前还没有明确专门负责的单位，计算中心之间的互联互通通常需要结合地方政府的实际情况来完成，可能会聘请有运营经验的公司来进行运营和调度系统建设。 而在芯片层面的API兼容性方面，则通常遵循业内的潜规则以英伟达的API为标准。Q：国内的算力中心建设后的运营模式是怎样的？有没有全国统一的算力调度网络？A：算力中心在建设后的运营模式主要是对外出租，但是在市场是卖方市场的背景下，很多买方会主动 积极寻求租用。至于全国统一的算力调度网络，国家已有相关的机构在进行这方面的工作，主要包括信通院和国家信息中心，不过这部分工作目前主要停留在标准制定阶段。整个网络的运营主体尚未明确，因为地方政府也希望能通过这样的网络吸引企业和提升产业水平，并利用这些资源作为收入来源。所以目前仍然是由各自的建设单位运营自己的算力资源。Q：对寒武纪590和海光深算三号的看法？它们能PK过910D吗？A：寒武纪590这个型号我还没有接触过，根据之前的经验，可能难度会比较大。至于海光深算三 号，我认为应该是近期推出的K系列。据海光自称，K系列性能可以和NVIDIA的A100持平 。不过，我们还没有看到客户的评测报告，所以无法做出确切判断。相比之前的L系列，K系列应该有显著的性能提升，L系列是与NVIDIA的A40对标的。海光的产品支持双精度运算，这对于 某些模型开发者来说会降低难度，理论上模型运行的效果会更好。而910D不支持双精度运算，所以在这一点上海光有差异化优势。